The Influence of Loneliness on Pain Outcomes for Adolescents: A Cross-Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: Loneliness, the perception that one's social relationships do not meet the desire for social connection, is a risk factor for poor mental and physical health. Adolescents with chronic pain experience higher rates of peer loneliness which persists over time. Previous studies used a single loneliness measure, limiting our understanding of the nature of their loneliness. This study describes the types of peer loneliness (intimate, relational, and collective) experienced by these adolescents and the impact that peer loneliness has on pain-related outcomes. Methods: A cross-sectional online survey was completed by 128 Canadian adolescents aged 12-18 years who experienced pain for at least 3 months. Validated measures captured demographics, pain-related characteristics, types of peer-related loneliness, measures of social well-being, and mental and physical health outcomes. Results: Friedman's tests of z-scores indicate that participants equally experienced dyadic, relational, and collective peer loneliness. MANCOVA revealed that those who identify as Black were lonelier after controlling for socioeconomic status. Multiple regression showed that loneliness was a robust predicter of worse scores on social well-being and mental health outcomes with males and females equally impacted by loneliness. Despite moderate correlations between loneliness and pain interference and pain intensity, loneliness did not predict school absences, suggesting that loneliness' influence on physical pain outcomes may be temporally earlier (e.g. contribute to pain chronification). Conclusions: Peer loneliness among adolescents with chronic pain negatively impacts their social well-being and mental health outcomes. Interventions addressing loneliness to target all three types of peer loneliness may be key to improving pain-related outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».